在张量流中使用零填充使特征映射更大的最佳方法是什么？

Question

我正在制作一个新模型，这个模型正在使用CNN。并且一个特征映射大小为32x32的图层将从大小为64x64和16x16的要素图中输入。我可以通过合并使64x64 FM成为33x32大小。但是如何才能使16x16尺寸的FM成为32x32尺寸？

由于32x32 FM层获得64x64 FM和16x16大小的FM作为输入，我的策略是使64x64和16x16成为32x32大小的FM。然后连接它们以使用输入到32x32大小的FM层。我知道汇集使64x64到32x32。但我不知道如何让16x16成为32x33。我认为零填充可以工作，但我找不到合适的功能。我应该使用什么功能？或者是更好的方法吗？

Answer 1

您还可以进行基本的上采样或卷积上采样。

#upsampling example
tf.image.resize_images(input, [32,32], method=ResizeMethod.BILINEAR)

#convolved example
tf.nn.conv2d_transpose(input, [h,w, out_ch, input_channels], [batch_size, 32,32, out_ch], strides=[1,2,2,1])